ソフトウェア工学

2025/01/01

チームトポロジーの感想~大規模アジャイル開発でも組織構造は大きく変化する

チームトポロジー」を読んでみた。
ざっくり読んだだけなので理解が浅いと思うが、理解したこと、疑問に思ったこと、感じたことを書き残しておく。
ラフなメモ書き。

【1】「チームトポロジー」を読む前に、疑問を持っていた。

【1-1】1つ目は、「チームトポロジー」は大規模アジャイル開発の文脈で、どんな意義があるのか?
大規模アジャイル開発の書籍は、「SAFe 5.0のエッセンス スケールド・アジャイル・フレームワークによりビジネスアジリティーを達成する [ リチャード ナスター ]」「大規模スクラム Large-Scale Scrum(LeSS) アジャイルとスクラムを大規模に実装する方法 [ Craig Larman ]」などがあり、SAFeやLeSS、Scrum@Scaleなどの考え方もすでにある。
SAFeは官僚主義的だが実践的、LeSSはScrumをスケール化したものと理解している。
それらを踏まえて、「チームトポロジーは、大規模アジャイルの考え方の中でどのように位置づけられるのか?
従来の考え方を整理しただけに過ぎないのか、それとも、どんな新しい考え方をもたらしたのか、理解したいと思った。

【1-2】2つ目は、「チームトポロジー」はアジャイル開発にどんな新しい考え方をもたらしたのか? 
昔のアジャイル開発の考え方とどこが異なるのか? 
今の時代に即した開発チームや組織のあり方は何か? 
その時代に応じたアジャイル開発の文脈があると思っているので、若い人達がどんな考え方を持って感じているのか、理解したいと思った。

【2】チームトポロジーのテーマは、ソフトウェア組織はどのように進化させるべきか?と理解している。
事業を取り巻く外部環境はコロコロ変わる。
事業を支えるシステムも、コロコロ変わる外部環境や事業の発展速度、事業規模に振り回される。
そのような変化の激しい外部環境や事業環境では、従来のWF型開発ではついていけない。

コンウェイの法則は誰もが知っているが、実際に適用できる企業は非常に少ないと思う。
従来のWF型開発では、技術重視で層別に組織化されて、チームが分断されている。
インフラチーム、DBチーム、アプリチーム、UIチームとか。
1つのシステムをデリバリするのに複数チームが連携しないとデリバリできない、とか。

しかし、コンウェイの法則を適用できたとしても適用して成功できた期間は短いケースも多いと思う。
アジャイル開発を実践するチームが増えたとしても、事業が発展し事業規模が大きくなれば、業務が複雑化し、開発チームの増加やシステムの複雑性によって、じきに上手くいかなくなる。
本質的な複雑性をシステムもチームも抱え込む。

そこで、組織は、然るべきタイミングを見つけて、チームタイプを変えたり、チーム間IF(コミュニケーションスタイル)を変えていくべき。
チームトポロジー」はそういうストーリーと理解した。

【3】「チームトポロジー」で重要な概念は2つ。
チームタイプとチームインタラクションモード。

【4】チープタイプは4種類ある。
バリューチェーンを構成する主要業務は、Stream-aligned teamが担当する。基本は一般的なアジャイル開発チームと思う。
チームトポロジーでは、Stream-aligned teamが6~9割は占めるだろうと言っている。
やはり、Stream-aligned teamが事業を動かすエンジン。

Stream-aligned teamを支える補助チームが3種類ある。Enabling teamは、特定の技術領域やプロダクト領域の専門家集団。能力ギャップを埋める役割を果たす。Azure専門家チームとか、火消しプロジェクトに入ったPMOチームみたいなイメージだろうか?

Platform teamは、Stream-aligned teamが相当な自律性のもとでデリバリーを可能にするチーム。インフラ基盤を提供したり、APIを提供するチームと理解した。クラウド基盤チーム、IoT基盤チームみたいなイメージだろうか。

Complicated Subsystem teamは、特別な知識に大きく依存しているシステムを構築維持する責任を持つチーム。長年維持した既存の基幹系システムを担当するチームのイメージだろうか。他に、機械学習チーム、AIチーム、音声処理チームなどの特殊技術だけの開発チームもあるだろうか。

【5】チーム間のコミュニケーションをシステム間のIF設計と同様に扱う。
それがチームインタラクションモード。

チームインタラクションモードは3種類ある。
チーム間のコミュニケーションをシステム間のIF設計と同様に扱うイメージと理解した。会話スタイルをAPIやプロトコルで例えると理解しやすいと思う。

コラボレーションは異なるスキルを持つ2チームが一緒に取り組む。探索して学習できるが、認知負荷が大きすぎる。コラボレーション税と本では書いている。新規事業ではどうしても複数チームが共同で開発してデリバリーするケースも多いだろう。アジャイル開発なら一般的なケースと思う。

X-as-a-Serviceはシステム部品がサービスとして提供される。提供チームと利用チームに分かれる。利用チームは、提供された部品や技術を信頼できるのでその分デリバリーが速くなる。前提は、サービス境界が正しく実装されていること。API提供チームの責務が大きい。
Platform teamの主な職務遂行モード。AWSやAzureが普及しているし、マイクロサービス設計されていれば、APIから部品を組み立てる感じですぐにデリバリーできるはず。

一方、ファシリテーションは、他チームに支援と能力を提供する。プラクティスや新技術の導入とか。Enabling teamの主な職務遂行モード。他チームが学習すること、
問題や障害を発見して取り除くことに対応する。
コーチするチームとコートされるチームに分かれるだろう。プロセス導入と普及、品質向上活動、新技術導入とか色々ケースはあると思う。

【6】チームタイプxチームインタラクションモードのマトリクスで、チーム間のコミュニケーションスタイルを切り替える。たぶん製品ライフサイクル(PLC)で考えれば、チームタイプが変化するタイミングに気づきやすくなると思う。

たとえば、PLCの導入期は、単純な1チームのStream-aligned teamだけでいい。まだ新規事業を1個立ち上げたばかりだから、少人数のアジャイル開発チームで十分。
しかし、PLCの成長期に入ると、事業規模が拡大し、開発者も増えて管理職が管理監督するようになり、組織も複雑化してくる。

Stream-aligned teamの数が増えてチーム間IFが取れなくなる。例えば、Enabling teamが機械学習やAzureの技術やアジャイル開発のプラクティスをコーチングしたり、Platform teamがAPIやサービスを提供して、Stream-aligned teamが早期にデリバリーしやすくする仕組みが必要になってくる。
事業規模に応じて、チームを増やしていくが、チーム横断で支援する専門チームをアサインする必要があるわけだ。

そして、PLCの成熟期に入ると、複雑化した既存システムに対しComplicated Subsystem teamが専任してサービスを社内に提供し、他チームのデリバリーへの影響を避ける、とか。あるいは、機械学習、ロボティクス等の専門チームをComplicated Subsystem teamに割り当てて他チームにサービス提供するとか。

事業の主要業務に特化したStream-aligned teamだけではじきに対応できなくなる。最低限の共通基盤を抽出し、開発基盤やAPIを提供して素早いデリバリを支える専門家チームとしてPlatform teamが必要になる。

あるいは、業務が複雑化すれば、チーム間で能力のばらつきも出てくる。そこでコーチングして能力ギャップを解消するために、支援だけの専門チームとしてEnabling teamも必要になる。

【7】チームトポロジーは、大規模アジャイル開発で組織編成する時に、一つの指針になる。
いくら、リーン、スクラム、DevOpsが適用されてもまだ問題は残る、

安定して速くデリバリーするアジャイル開発チームを側面から支援したりコーチングしたりする専門家チームがやはり必要なのだ。
ただし、それは従来のWF型開発における層別に分けられた共通基盤チームと同義ではない。

【8】チームトポロジーを真に実践できる人のレベルは誰か?
CTOや事業部長クラスの人ではないかなと思う。
事業部制組織のトップが、担当するソフトウェア事業を成長させるために、どのタイミングでどのような組織構造に変えるべきか。

なぜなら、チームのメンバーもプロジェクトリーダーも、複数のチームを編成する権限を持っていない。
プロジェクトマネージャもせいぜい、大規模開発チームの傘下にある複数のサブチームを編成するぐらいの権限しか持っていない。
幅広く横断的にチームを統合したり、分割したり、新たな役割を割り当てることができるのは、CTOや事業部長レベルになるのではと勝手に推測する。

その意味では、チームトポロジーを習得する難易度は高いだろうと思う。
まず1つのチームでアジャイル開発を実践して成功できたうえで、大規模アジャイル開発も実践して、さらに複数のアジャイルチームをコントロールするノウハウが必要になるからだ。

【9】チームトポロジーを読む前では、大規模アジャイル開発の書籍では、コミュニケーションやモチベーションに関する組織文化に特化した話題が多い気がしていて、何か欠落している気がしていた。
たぶん組織構造の話題がなかったからだと思う。
チームトポロジーでは、組織構造のテーマを真正面に捉えている。その点は非常に有用だと思う。

チームの役割やチーム間のIFを種類分けし、「組織センシング」によって然るべきタイミングにチームタイプやチーム間のインタラクションモードを変えていくべき、という主張は非常に役立つ。
組織がしかるべき自覚を持って、チーム構造を進化させるタイミングに気づくべきなのだ。
組織構造を事業の変化やアーキテクチャの変化に合わせて変えていく手法として、有用な内容だと感じた。

モデリングの論点は、ソフトウェアをどんな観点で分割して整理すべきか。チームトポロジーのような組織論の論点は、デリバリーを安定して速くするためにどんな組織構造を割り当てるべきか。
結局、ソフトウェアの本質的な複雑性をいかにコントロールするか、その根本問題を巡って、その時代に応じた文脈で問題解決の方法が提唱されて、少しずつ変化していると感じた。

【10】
チームトポロジー」は大規模アジャイル開発の文脈で、どんな意義があるのか?
チームトポロジーの意義は、組織文化よりも組織構造に焦点を当てて、状況に即したチームタイプやチーム間IFを取るべきと主張している。

チームトポロジー」はアジャイル開発にどんな新しい考え方をもたらしたのか?
チームトポロジーがもたらした考え方は、Scrum、リーン、DevOpsなど、過去のアジャイル開発の発展を踏まえて、アジャイル開発チームの特性やチーム間IFのあるべき姿を提示した点にある。



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2024/12/29

Redmineは組織のナレッジ基盤として実現可能なのか~島津製作所の事例を読み解く #redmineT

redmine.tokyo #27では、@akahane92さんが島津製作所にRedmineを導入し組織のナレッジ基盤として長年運用して成功された事例を講演された。
資料を改めて読んでみて、気づきや疑問もあった。
きちんとまとめたいけど時間がないので、ラフにメモ書きして、疑問形をラフに散らかしている。

【参考】
株式会社島津製作所_研究開発(集団協業と知的生産)の現場を支える、OSS知識基盤システムの導入 - Speaker Deck

Kuniharu AKAHANEさん: 「発表資料 全スライド 85ページ版(SpeakerDeck)です。 Redmine東京#27、2024年11月9日@中野 #redmineT https://t.co/52DZPkJfz2 (URL, QRコード は変更なし) https://t.co/QWQYCePqGY」 / X

2024/11/10 第27回勉強会 - redmine.tokyo #redmineT - Togetter [トゥギャッター]

【1】Redmineを導入し成功した事例では、いつも下記のような2つの疑問が問われる。

【1-1】Redmineの機能と、会社として実現したい問題解決の間にあるフィットギャップ

いくらRedmineが有用だといっても、それぞれの会社で抱える問題は個別であり、他事例を安直に移植できない。
Redmineの標準機能で、会社特有の問題をどの範囲までどのレベルまで解決できるのか?

問題解決に対し、Redmineに不足した機能があるならば、どのような手段を使って解決を試みたのか?
それはどのレベルまで解決したのか?

【1-2】Redmineの運用推進を支えるための組織体制づくり
いくらRedmineが有用だといっても、ツールの機能にプロセスは埋め込まれているわけで、そう簡単にユーザに根付くものではない。
Redmineを日々運用して普及を支える組織体制はどのように工夫しているのか?
どのような運用ルールを組み込んでいるのか?

【2】Redmineの標準機能をどのように使っているのか?

ITSの内部構造:

ITSプロジェクト=PLM(対象装置、製品)毎に作成
ITSプロジェクト毎にメンバーと権限を付与
チケット=対象装置に関する解決すべき課題
Wiki=対象装置に関するメンバー間で共有する情報


ITSプロジェクトはどんな観点でどんな単位で割り当てているのか?
ITSプロジェクト=1製品
プロジェクトの期間は長い
製品が企画されて設計されて、その後製品が販売終了し保守も完全に終わるまで、プロジェクトは続くと推測
そう簡単にプロジェクトはCloseしない
1つの製品プロジェクトに、数年、数十年携わった試行錯誤のチケットが蓄積される
サブプロジェクトに「研究開発 第◯次」が含まれる

Redmineインスタンスは
「分析計測技術ITS」「分析計測事業部ITS Global」の2つ

「分析計測技術ITS」が元々運用されていた
企画部門・開発部門が中心になって、製品企画から開発まで

「分析計測事業部ITS Global」は製品開発後に、製品そのものの製造・販売・サービス保守などと連携するために作られたと推測
インスタンスをわざわざ分けた理由は何か?
製品企画や製品開発までと、設計が完了して量産化体制に入った製品の生産や販売や保守は、情報の観点や管理する観点、部門間の関連度合いも異なる
「情報流通の壁」
販売情報まで企画や設計も含む1つのRedmineに集約する必要はない

プロジェクト数が1千個まで増えている
たぶん、製品寿命は数年以上と長いのでプロジェクトの生存期間は長い
製品が増えればプロジェクトは単調増加する

とはいえ、プロジェクト数が増えても、アサインされるメンバや権限を制御できれば、実作業するメンバは担当プロジェクトしか表示されないので、困ることはない

チケットの対象は?
WBS作業単位から、要求・仕様のストーリー単位
チケットは作業よりも課題
チケットはIssueとみなす
ITSという本来の使い方

チケットの説明欄の文字数が増えている
その理由は明らか
作業レベルではなく、要求や課題の背景、課題解決の試行錯誤まで書き残す

チケットは共有できる研究開発ノート
「後任者の道しるべ」

ナレッジ基盤としてチケット駆動が活用できるメリット
チケット同士の相互リンク
Wikiに技術勉強会などの共有ナレッジを集約

チケットにSubversionの成果物が紐づく
チケットに成果物の履歴もリンクされる
1チケット=1クリアフォルダ

研究段階からチケットに記録されて、製品開発の担当者にも知見が共有される
試作した結果も研究者にフィードバックされる
研究や開発の相互の担当者にもメリットがある

チケットに添付ファイルを付ける
添付ファイル数が以前より2倍以上に増えている
製品開発に関わる画像やPDF資料が多いのではと推測
チケットにファイルを添付することで、課題の背景や試行錯誤をより説明しやすくなる

チケットの生存期間はどれくらいなのか?
毎週に週次の棚卸しを開催して、3ヶ月以上放置されたら積極的にCloseされている
チケットの生存期間は数週間レベルではないかと推測

チケットは年間で2万~3万件発行されるため、毎月2千件以上発行されると推測
チケット完了率が約80~90%と高いので、1ヶ月以上放置されることはあまりないと推測
チケットの内容が作業レベルよりも製品開発の課題であることから、チケットの難易度はそう簡単ではないと思われるため、チケット完了率の高さが驚き
チケットの作成や更新を担当するメンバーのモチベーションや意識が相当高いと推測


【2】Redmine運用を支えるための非機能要件は満たされているのか?
数千人、数十万チケット、数十テラバイトのデータを維持管理できるRedmine基盤を構築できるのか?

ITSの弱点は全文検索機能

問題点
ITS標準の検索機能はデータ量増加により性能要件を満たせない
検索できる範囲はせいぜいチケットとWikiくらいのみ
検索精度も文字列の一致だけで意味間まで見ていないので、有用な情報を検索できない
真の意味で、情報の追跡可能性を実現できていない

そこで
チケット、Subversion、添付ファイルを全文検索の対象範囲とする
GroongaとRedmineを連携させて全文検索させる

Groongaで Redmineを 高速全文検索 - Rabbit Slide Show

Redmineシステム内の文字列、添付ファイルやリポジトリまで全文検索を対象にしてくれる
スコアベース、畳み込み検索で高精度検索が可能
検索も高性能
元データは未加工、秘匿できている

おそらく、Groongaで定期的に検索対象データをクローリングし、索引を作って全文検索できる仕組みを提供しているはず
全文検索対象の記録文字のほとんどは、Subversionと添付ファイル
PDFやExcel、Word、パワポなどの資料が多いのではないか
それらを全文検索対象にしているはず
全文検索の基盤構築はそう簡単ではないと推測

情報の追跡可能性と非機能要件の確保を実現できたと言うが、3千ユーザ、数十万チケット、数十テラバイトのデータ類を鑑みると、インフラ基盤のチューニングは相当なノウハウが埋め込まれているのではないかと推測
そう簡単に実現できるレベルではない

【3】Redmineの運用推進を支えるための組織体制づくり

Redmineを社内全体に運用推進するための工夫は何か?
組織や体制はどんな構造にしているのか?

数千人の社内ユーザに説明して普及させるには、ITS事務局だけでは推進できない

週次ミーティングでチケット棚卸し
3ヶ月に1度、放置チケットを積極的にClose
問い合わせチケットは、常任モデレータを付けて「見つけてクローズ」

おそらくITS事務局の他に、各部門、各部署に専任のRedmine担当者を付けて、普及推進しているのでは?
そうでなければ、日々の細かな問合せ対応がITS事務局に集中してしまい、運用がパンクする
また、各部署へRedmine運用プロセス訂正通知や指示が流せない
組織をまたがるような指揮命令系統があるのではないか

今後の展望も興味深い
Redmineに蓄積されたデータをAI学習用データとして利活用できるか?

運用後まもなく、構成管理される成果物はDocumentsとSourcesで分類して運用されている
つまり、知識として確定したデータと経験で得られたデータを区別して管理されている
教師データとして使えるデータを区別できている

昨今成長著しいLLMを使えば、会社の事業領域に関する独自データを元に学習させて、学習モデルを作れるはず
過去に販売した製品、今研究中の製品について、AIに聞けば高精度の内容をすぐに回答できるはず
社内の生き字引みたいな人をAIが代用してくれる

こういう取り組みができるのも、Redmineに蓄積されたデータの品質が良いからだろう
チケットや成果物の記録内容の精度が低ければ、いくら学習させても使えない

【4】感想
島津製作所の事例では、@akahane92さんの講演を何度も聞いてきたが、やはりすごいなと思うし、自分もこういう運用をやりたかったなと思う。
Redmineの面白さや醍醐味は、実運用が定着すると、データが自然に蓄積されるので、そのデータを使えば定量的に分析できるし、実験データや研究データとしても使える。
有用なデータを蓄積できていれば、定量分析した内容も有意味になるはずで、いろんな利活用を膨らませることができる。

特に、機械学習などAI活用は全文検索の機能強化にも役立つ。
相互メリットを活かせば、今後も色んな研究に発展できると思う。


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2024/09/22

アーキテクチャ設計はベストプラクティスを参照するプロセスに過ぎないのか?~Software Processes are Software, Too(ソフトウェアプロセスもまたソフトウェアである)

ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」をアジャイルアーキテクトさんや他の方と輪読していたときの感想をメモ。

【1】「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」は既に絶版なのだが、内容は良い本だ。
アーキテクチャ設計のプロセスを現代風にうまく表現してくれている。
今のマイクロサービス設計にも当てはめることもできるだろう。

ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」に出てくる用語は、図4-3.コンテクストにおけるパースペクティブを見ればいい。

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その時のビューは、図15-1.ビュー間の関係 の観点で整理される。

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【2】「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」をアジャイルアーキテクトさんや他の方と輪読していたときに一つの疑問があった。

ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」では、アーキテクチャを定義し、設計し、実装し、評価する一連のプロセスが、図7-3.アーキテクチャ定義の詳細で定義されている。
そのプロセスの中に、「適切なアーキテクチャスタイルを識別する」プロセスでは、過去のアーキテクチャパターンを参照するという記述があり、腑に落ちていなかった。
アーキテクチャ設計はベストプラクティスを参照するプロセスに過ぎないのか。
アーキテクチャ設計はもっと高尚なプロセスではないのか、という認識が強すぎた。

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実際のシステム開発では、ユーザの要求を元に、業務やシステムの要件を定義し、スケジュールやコスト、品質の観点からアーキテクチャの候補を複数から選定して基盤を決定する。
そこから具体的な設計、実装に入っていく。
今なら、業務要件や機能要件を定義する中で、非機能要件を満たせるようなインフラ基盤やネットワーク基盤、開発フレームワークを選定するだろう。
サーバはクラウド、クライアントはPCやスマホなどを基盤に選定するだろう。

そういう設計を具体的に行うときに、過去のアーキテクチャパターンを参照するときもあるが、新しい技術を導入する時は過去の事例がないので、苦労するし、失敗しやすい。
その疑問を解決できていない気がしていた。

【3】この疑問について、先輩と議論して気づいたことがある。

アーキテクチャ設計について、アーキテクトの経験や会社の過去事例に既に実績があるならば、いきなりアーキテクチャ設計を実装するのではなく、要件を基に、過去に成功して実現性の高いアーキテクチャパターンを採用することで実装する方針を決めるのは自然な流れと理解した。
その時に、プロセスの実行(プロセスクラスをインスタンス化して実行)においても、同様に過去のプロジェクトで成功して実績のあるプロセス事例を参照して、プロセスを設計するのは自然な考え方ではないか、と気づいた。

一方、新しい技術を取り入れてアーキテクチャ設計する時、社外の専門家である外部ベンダーに参画してもらい、その知見を活かしてもらうわけだが、そのやり方も実現性の高いアーキテクチャパターンを知っている専門家を利用しているわけだ。

この辺りをモデル化してみた。

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「当初の案」では、プロセスパターンクラスをアーキテクチャごとのタイプみたいなパターンクラスとみなし、プロセスクラスとしてプロセスのテンプレートを生成し、各プロジェクトではプロセスクラスのテンプレートををカスタマイズして実行するイメージだった。

しかし、要求とパターンの整合性を取る必要がある時に、要求そのものにパターンを抽出する基準が暗黙的に既に埋め込まれている。
実際、要求に沿ってシステムとして実現できるアーキテクチャはこれだ、と選定するときに、要求を制約事項とみなすアーキテクチャを過去のベストプラクティスを元に選定しているからだ。
つまり、アーキテクチャ設計としてアーキテクチャを選定するときに何らかの選定基準は暗黙的に埋め込まれている。

その暗黙的な基準こそが、パターンでありイディオムであるわけだ。
アーキテクトは、自身の脳みその中に、多数のパターンカタログ、イディオムカタログを暗黙的に保持していて、それを基準に当てはめている。

そこで、「田中さん案を元に再構成した案」で書き直してみると、プロセスパターンクラスをインスタンス化したものがプロセス記述書になる。
これはアナリシスパターンの抽象・具象パターンに相当するだろう。
そのプロセス記述書は、アーキテクチャ設計プロセスのテンプレートであり、どのプロジェクトでも使えるテンプレートになっている。
このプロセス、手順に従えば、アーキテクチャ設計ができますよ、という手順書になっている。
そのプロセス記述書は単なる手順書ではなく、過去のベストプラクティスが盛り込まれて、ソフトウェア開発が成功するような知見が盛り込まれているわけだ。

このプロセス記述書を各プロジェクトに当てはめて、必要であればカスタマイズして実装して、プロジェクトを実行していくことになる。

【4】そんなことを考えると、まだうまく表現できていないかもしれないが、ソフトウェア設計、ソフトウェア開発そのものも一つのソフトウェアのような気がしてくる。

そんな論文「Software Processes are Software, Too」は1980年代に既に提唱されているよ、と先輩から教えてもらった。

Software Processes are Software, Too

主張は「ソフトウェア開発プロセスは、プロセス記述書というクラスをインスタンス化したものである」と理解したがもう一つ重要な観点があると思う。
それは「ソフトウェアを再利用して効率化するやり方と同様に、ソフトウェア開発プロセスも再利用できるはずだし、それがパターンやイディオムになるはず」だという考え方だと思う。
つまり、「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」本で「適切なアーキテクチャスタイルを識別する」ときにパターンを参照することと同義だと理解している。

この辺りはもう少し整理してみたい。

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2024/05/06

「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想part2~非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える観点をプロセス化する

システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでる。
平鍋さんの記事「『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita」を読み直して、理解が深まった。
平鍋さんの記事に触発されたので、理解できたことをラフなメモ。
間違っていたら後で直す。

【参考】
『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita

「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想: プログラマの思索

【1】「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでいて分かりにくかったことは、ビュー、ビューポイント、パースペクティブという概念が出てきて混乱したこと。
これらの言葉は何を表しているのか、具体的に理解できていなかった。

平鍋さんの記事「『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita」では、概念モデルでまとめてくれているので理解しやすかった。

【2】図4-3.コンテクストにおけるパースペクティブが「システムアーキテクチャ構築の原理」のメッセージを全て表している。
平鍋さんの解説が分かりやすい。

43

(引用抜粋 開始)
「非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える」という観点を本書は、この言説を徹底的に解説したもの。

非機能要件に限らず、横断的な視点を「パースペクティブ」として捉えている

実際にアーキテクチャを記述しようとすると、1つの文書ではとっても複雑で巨大な説明になる。「ステークホルダー」の「関心事」毎に分割するために、「ビュー」と「ビューポイント」を導入する

「パースペクティブ」は、従来の言葉で近いものとして「非機能要求」「横断的関心事」がある。本書ではこの「ビューポイント」と「パースペクティブ」のカタログを作っています。
(引用抜粋 開始)

【3】図15-1.ビュー間の関係では、ビューを開発や運用の観点で分解している。
この図は、システム開発とシステム保守で分割すれば理解しやすい。
今ならDevOpsだから、開発も運用も一体化しているだろう。

151

【4】図7-3.アーキテクチャ定義のプロセスは、「システムアーキテクチャ構築の原理」が提唱している、アーキテクチャを定義し評価するプロセス。
アーキテクチャ設計の中で、特に非機能要件を含めた横断的関心事をいかにアーキテクチャに盛り込むのか、を考えた一連のプロセスになる。
プロセスの流れは、アーキテクチャ要素や横断的関心事を段階的詳細化して組み立てたあとにアーキテクチャを評価するので、違和感はない。

73

【5】「システムアーキテクチャ構築の原理」では上記3つの図が本書のメッセージになると思う。
本書のやり方を各システム、各案件にテーラリングして設計、実装する必要があるから、本書は、アーキテクチャ設計のメタ概念、メタプロセスの解説書みたいな感触を持っている。

【6】「システムアーキテクチャ構築の原理」の副題「ITアーキテクトが持つべき3つの思考」が指す「3つ」とは、「ステークホルダー」「ビューポイント」「パースペクティブ」と最初に書かれている。

その意図は、ステークホルダーの横断的関心事、特に非機能要求をユーザ観点のビューポイント、システム観点のパースペクティブで分解して組み立てて、トレードオフを考慮したアーキテクチャを設計すること、を意味していると考える。

他にも気づいた他内容があれば書いていく。

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「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想

システムアーキテクチャ構築の原理」を読む機会があったので感想をラフなメモ書き。

【参考】
「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想part2~非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える観点をプロセス化する: プログラマの思索

『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita

アーキテクチャ構築の原理 第2版を読んだ - 勘と経験と読経

【0】「システムアーキテクチャ構築の原理」は最新版の第2版もある。
僕は確か、デブサミ2010の時に会場で購入した記憶があり、第1版を持っている。
その時から興味のある部分だけかいつまんで読んでいたので、全部を通して読んでいなかったので、輪読するのは良かった。

システムアーキテクチャ構築の原理」を読んで興味を持った部分はいくつかある。

【1】1つ目は、2008年の初版でありながら、マイクロサービスやサービス志向のアーキテクチャ設計を目指していること。
機能的ビュー、情報ビュー、並行性ビューなどのソフトウェア構造のアーキテクチャ設計の観点は、業務システム設計と微妙に違うな、と感じていたが、実際はクラウドベースのマイクロサービス設計を目指しているのだろう。
実際、並行性ビューでは、昔のバッチ処理設計よりもイベント駆動の並列性アーキテクチャに力点をおいている。
たとえば、REST APIやAdapter・Facadeパターンのようなアーキテクチャ設計を念頭に置いて実装しようとしている。

そう考えると、マイクロサービス設計における新たな設計思想はまだ含まれておらず、荒削りな内容を感じるが、文章の背後にある著者の思い、こういうことを言いたいのではないか、を推測しながら読むと理解できるのでは、と感じる。

【2】2つ目は、ATAMという非機能要件の設計技法を解説してくれている点だ。

データベースコンサルタントのノウハウちょい見せ アーキテクチャをレビューする方法(ATAM)

ATAMはシナリオベースで非機能要件を評価する設計技法。
僕の理解では、システムのアーキテクチャの特に非機能要件を品質特性ごとに分類し詳細化して、それをシナリオに落とす。
そのシナリオを優先度付けして、シナリオベースにアーキテクチャを評価して整合性を取ったり、システム設計を明確化する。

利点は、非機能要件をアーキテクチャとして評価する技法として、シナリオベースを用いているので、アジャイル開発をやっている人には取り組みやすいと思う。
デメリットは、CMMIを作ったSEIがATAMを提唱しているので、重たいプロセスになりがちで、テーラリングが必須であり、プロマネによってばらつきが出やすいこと。

ATAMに関する日本語書籍は「システムアーキテクチャ構築の原理」と「間違いだらけのソフトウェア・アーキテクチャ―非機能要件の開発と評価 (Software Design plus)ぐらいしかないので、貴重だと思う。

データベースコンサルタントのノウハウちょい見せ 書評「間違いだらけのソフトウェア・アーキテクチャ―非機能要件の開発と評価」

【3】3つ目は、2009年頃の書籍なので、UMLをベースとした設計を念頭に置いていること。
機能的ビューではコンポーネント図、情報的ビューではER図やDFDや概念クラス図、並列性ビューではステートマシン図を使うと良いと説明されている。
このあたりの意見は僕も同意するが、注意点はいくつかあると思う。

コンポーネント図は「アジャイルソフトウェア開発の奥義」でも重要視されている。
機能を1つのコンポーネントとみなし、コンポーネント間のインターフェイスを重視する設計は重要だと思う。
一方、コンポーネント図だけでは表現しきれない仕様や要件があり、不十分と感じる。

その点は「システムアーキテクチャ構築の原理」でも、メッセージングのやり取りは記述できないので補足説明や別の図が必要と書かれている。

並列性ビューに出てくるステートマシン図は、より詳しく書いていくと結局、詳細設計レベルになってしまう。
アーキテクチャ設計ではRFPに出てくる要件レベルまでで留めたいので、粒度を揃えるのが難しい場合が多いだろう。

【4】「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでいて思い出すのは、2000年代にソフトウェア・プロダクトラインが流行した頃に読んだ「 実践ソフトウェアアーキテクチャ」に出てくる一節だ。

そのボタンを押したら何が起きるのですか?~アーキテクチャは利害関係者のコミュニケーション手段: プログラマの思索

実践ソフトウェアアーキテクチャの解説記事: プログラマの思索

実践ソフトウェアアーキテクチャ」では、政府のある委員会の2日間に渡る討議の中で、新人のアーキテクトが、政府が作ろうとしているシステムのアーキテクチャをコンサル独自の記法でモデルを描いて委員会の参加者に説明していたところ、委員会の参加者たちは何が問題なのかに初めて気づいた。
そして、委員会の参加者たちは、新人のアーキテクトの説明を途中で止めさせて、システムのアーキテクチャの問題点を活発に議論し始めたという一節だ。
これが意味しているのは、アーキテクトの役割とは、システムのアーキテクチャ設計に関する最終責任者ではなく、各利害関係者の間でシステム要件のトレードオフを考慮させる調停者であることだ。

つまり、アーキテクトの役割はシステム要件を決めることではなく、システム要件のトレードオフを色んなステークホルダーに説明して理解させて、最終的な意思決定を引き出す調停者として振る舞うべきだ、ということ。
この一節は僕が一番好きなところでもある。

システムアーキテクチャ構築の原理」では、アーキテクトがすべてのパースペクティブやビューポイントを理解している全能の神のように思えてしまうが、実際はそうではなく、アカウンタビリティを持つ調停者という観点で捉えると理解しやすいと考える。

気づいた点はまた書き留めていく。

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2024/03/03

ソフトウェア工学の根本問題から最近のソフトウェア設計を考えてみる

ソフトウェア工学の根本問題は何なのだろうか?
僕は、ソフトウェアをいかに部品化して疎結合な構造とし、お互いの相互作用でいかに協調動作する仕組みを作るか、だと思う。
以下、直感的な思考を書き記しておく。

ソフトウェアの歴史をたどれば、構造化プログラミングからオブジェクト指向プログラミングへ発展した経緯を見ると、ソフトウェアの構造とソフトウェアを開発する仕組みをいかに透明化し、コントロールしやすくするか、に力点をおいているように思える。

@sakaba37さんから言われてはっと気づいたことは、ソフトウェアは密結合になりやすいこと。
トランザクションスクリプトのように、ちょっとしたロジックの処理を何も考えずに実装すると、密結合なプログラムになり、スパゲッティになりやすい。

そして、ソフトウェアを開発するプロセスも、ソフトウェアを開発する組織も、ソフトウェア構造を反映してしまうために、密結合なプロセス、密結合な組織になりやすい。

今、クラウドを基盤としたマイクロサービス設計が色々試されている。
マイクロサービス設計では、処理層とデータ層をまとめた一つのサービスを独立した単位とし、それらを協調動作する仕組みを作ろうとする。

しかし、今までのソフトウェアの歴史から類推すると、いかにソフトウェアを疎結合な構造にするか、いかにソフトウェアを管理するプロセスを透明化しコントロールしやすくするか、という根本問題から離れられていないように思える。

実際、マイクロサービスが独立した単位であっても、複数のサービスが協調動作させる仕組みをいかに安定して作るか、API設計や補償トランザクションなど、色々試行錯誤している。
ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ ―分散アーキテクチャのためのトレードオフ分析」を読めば、マイクロサービスをいかに安定して設計するか、を試行錯誤していることが分かる。

また、全てのマイクロサービスを横断して管理する仕組みとしてサービスメッシュという概念が導入されているが、それもサービスの耐障害性や可用性を担保するための監視サービス群のようなものだ。
ちょうど、Ciscoのネットワーク機器からなるネットワーク構造をSDN化したときに、データ層とコントロール層に分けて、APIを使ってコントロールしようとする仕組みと同じように思える。

他方、ソフトウェア開発の組織も今はスクラムをベースとしたアイデアに基づき、少人数のスクラムチームで開発するのが、特にマイクロサービス開発では相性がいい。
マイクロサービスでは、データ層も処理層も持つので、開発チームが必要なソフトウェア部品を全てコントロールできるからだ。
また、マイクロサービス同士のやり取りは、スクラムチームが協調動作する仕組みに置き換えられる。
実際、スクラムチームでは、プロダクトバックログというインプットとインクリメントとして付加価値を順次リリースするアウトプットが契約になるが、その中のプロセスは部外者は口出しできない。

つまり、スクラムチームは、まるで1つのソフトウェア部品のように中身はブラックボックス化されており、インプットとアウトプットというインターフェイスが保証されている仕組みと思っていい。
すなわち、スクラムチームという開発組織も、疎結合なソフトウェア部品と同様にみなせる。

そんなことを考えると、僕はクラウドやマイクロサービス設計の経験がないけれど、今までのソフトウェア開発の歴史を踏まえた根本問題から、マイクロサービス設計やその開発プロセスでは、過去の根本問題をどのように解決しようとしているのか、という観点で考えていた。
そして、その考え方から類推されるボトルネックは、昔の技術から現代のアーキテクチャに変わったとしても、症状として現れる事象が変わっただけであって、その本質は変わっていないはずだと思っている。


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2024/01/02

マイクロサービス設計は従来のアーキテクチャ設計と何が違うのか

マイクロサービスの設計は理解できていなかったし、今も理解が中途半端。
理解できたことだけをメモする。
ラフなメモ書き。

【1】「ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ ―分散アーキテクチャのためのトレードオフ分析」を友人と輪読しているが、まだ理解できたという気がしない。
今までのオンプレ環境で業務系Webシステムの設計や開発をしてきた経験、Java+Oracle+Linuxでベタに開発した経験をベースに理解しようとしていた。

そういう観点で読むと、「8章 再利用パターン」が一番理解しやすい。
なぜならば、コンポーネントやサービスの再利用性は、オンプレ環境のWebシステムであれ、クラウド環境のマイクロサービスであっても、同様の観点が通じるからだ。
たとえば、バージョニング戦略は、まさにソフトウェア構成管理と同じ。
後方互換性を見極める、Javaの非推奨(deprecated)のアノテーションのように廃止されたAPIは使わない、枯れた最新バージョンを使う、定期的にパッチ収集とパッチ適用の運用ルールを定める、とか、どこでも同じ。

しかし、マイクロサービスの本質はそういう所ではないはず。

【2】マイクロサービスを僕が理解できない原因は2つあると思っている。
まず、マイクロサービスを実装したモデルを考えようとすると、AWSサービスを使った実装を考えることが普通。
しかし、AWSサービスに特化しすぎると、AWSはサービスが多すぎて、どの場面にどのサービスを使うと良いのか分からなくて、混乱してしまい、何が重要なのか分からなくなる。

他方、AWSサービスのような具体的なサービスを外して、抽象的なマイクロサービス設計技法を考えると、逆に具体的なイメージが思い浮かばず、ふわふわした議論になってしまう。
オンプレ環境の経験を元に比較理解しようとするだけで、その本質までたどり着けない。

マイクロサービスの直感的イメージは、一昔前のSOAPでやり取りするWebサービスとほぼ同じと思っている。
現在なら、SaaSはほとんどがマイクロサービスで実装されているのではないだろうか。
たとえば、検索サービス、顧客サービス、商品サービス、在庫サービスなど、リソースやイベントの単位で区切られたドメインをマイクロサービスへ分割し、それらの間はRESTでデータをやり取りし協調しながら1つのユースケースを実現しているイメージ。
だから、マイクロサービスだからといって、そんなに難しかったり、高尚な概念でもないはず。

では、現代のクラウド上のマイクロサービス設計では、かつてのオンプレ環境のWebサービスと何が異なるのか?
ここさえ抑えれば理解できる、と思える本質的内容は何なのか?

【3】「絵で見てわかるマイクロサービスの仕組み」を読みながら、理解したことを書いておく。
今の自分のレベルではこれくらい噛み砕いたレベルでないと理解しにくかった。

絵で見てわかるマイクロサービスの仕組み」で自分に響いた内容は3つ。

【4】1つ目は、マイクロサービスは、数秒後から数時間後に動機が取れていればいいとする結果整合性が許容できる場面で活用すべき。
つまり、マイクロサービスではACID特性を厳格に守るのは難しいし、そういう場面では有効とは言えない。

よって、マイクロサービスが使えるユースケースは、業務が並列処理で動作しても良いケース、頻度は少ないが一時的にアクセス数や負荷がかかる時にCPUやメモリを動的に増やすスケールアップやサーバ台数を動的に増やすスケールアウトするケースなどだろう。
すなわち、性能要件を動的に拡張したいケースが当てはまるのではないか。
AWSやAzureのようなクラウドであれば、そういう拡張は、クラウド基盤が提供するマネージドサービスで簡単に実現できる。

一方、デメリットは、ACID特性ではなく結果整合性でしか担保しないので、基幹系システムでは難しいかもしれない。
たとえば、あるマイクロサービスで障害が起きてデータの不整合が発生した時、ロールバックをDBMSやフレームワークではなく、自分たちで作り込む必要があるかもしれない。
絵で見てわかるマイクロサービスの仕組み」では、異常系処理やロールバック処理を補償トランザクションで実現する方法が紹介されていた。
この辺りは実際の実装方法がよく分かっていないが、結局、自分たちでフレームワークを組み込んでいるのと同じような印象を受ける。

【5】2つ目は、コンテナオーケストレーションは、複数コンテナをクラウド基盤のAPIやマネージドサービスで制御する設計思想であること。

絵で見てわかるマイクロサービスの仕組み」では、コンテナ<Pod<ノードの順でグループ化されていた。
すると、複数のコンテナを手動で管理するのは面倒だし、ミスも多くなる。
また、頻度は少ないがアクセス数が一時的に増える場合にスケールアウトするようにコンテナを動的に増やす場合、コンテナのIPアドレスは一時的に付与されるので、管理する手法も特有の考え方が必要になるだろう。
よって、複数のコンテナをAPI経由のプログラムで一括管理したくなる。

そこで、コンテナオーケストレーションという概念で包括的に管理する。
絵で見てわかるマイクロサービスの仕組み」では、コンテナオーケストレーションを適用するユースケースとして、
・コンテナの作成とデプロイ
・負荷に応じたスケールアウトやスケールダウンやロードバランシング
・ホストやコンテナのヘルスチェック
があげられてたい。
つまり、動的にコンテナを作成しデプロイして、負荷に応じてスケールアウト・ダウンし、負荷分散させる。
また、コンテナのヘルスチェックのように、サーバー監視の管理サービスも実現してくれる。

コンテナオーケストレーションの実装例としてKubernetesがあげられている。
Kubernetesの優れた汎用的な機能のおかげで、AWSでもAzureでも一般的なクラウドにもコンテナ群をそのまま移行できる、という発想なのだろう。
コンテナの実装は、yamlやJasonなどでドメイン特化言語のように記載されて実現されるのだろう。
それゆえに、yamlなどのドメイン特化言語で、マイクロサービスのコンテナ群を全て実装すれば、検証環境であれ本番環境であれすぐにクラウド上に実装できるはず。

ではそれで全ての問題が解決するのか?
変化の早いビジネス環境において、マイクロサービスを組み合わせることで即座に稼働しやすいだろうが、複雑性は増すだろう。
数多くのコンテナを協調させながら稼働させるには、コンテナの中身を記載したyamlは相当複雑になるだろう。
一昔前に、Antでビルド&デプロイのタスクを書いていた時、宣言的に書いて楽だなと思っていたのに、環境が増えるごとにIF文がAntタスクに紛れ込んでどんどん複雑化したような経験を思い出す。
たぶん、それに似たような事象がKubernetesでも起きるのではないか、と思ったりする。

【6】3つ目は、サーバレスアプリケーションはBPMNのようなワークフローに並列処理を組み合わせたワークロードみたいなものではないか、と思う。

絵で見てわかるマイクロサービスの仕組み」では、サーバレスアプリケーションの基本アーキテクチャは、BaaSとFaaSの2種類があげられている。
BaaSは外部サードパーティのサービスを使うパターン。
FaaSはビジネスロジックをイベントドリブンで実装するパターン。

BaaSはたとえば、Googleアカウント認証やTwitter認証などの外部認証サービス、PayPalのような外部決済サービスがあげられるだろう。
外部サードパーティサービスの方がセキュリティ要件も性能要件もいいならば、そちらのサービスを利用することで、ユーザの利便性も増すだろう。
他方、ユーザ認証やクレジットカード情報を自社システムに持たないデメリットがあるので、顧客情報をより包括的に収集できないデメリットもあるだろう。

FaaSは、BPMNのようなワークフローに並列処理を組み合わせたワークフローに思える。
マイクロサービスをつないで、イベント駆動でマイクロサービスをキックし、一連の業務が流れる感じ。
その場合、並列処理で動くので、商品を購買している間に、検索したり、在庫に問い合わせたりして並列で動かすケースもあるだろう。

サーバーレスアプリケーションはFaaSを想起させる。
AWSならLambdaになるのだろう。
メリットは、アプリケーション開発者はアプリ層のマイクロサービスの実装だけに特化すれば良く、インフラ基盤は考えなくてもクラウド基盤がマネージドサービス等で勝手に管理してくれる、そういうイメージなのだろう。

他方、開発時のデバッグや障害時の復旧はかなり面倒になることが想像される。
複数のマイクロサービスを通したシステム全体テストをやるには、ローカルPCでは無理で、クラウド上に本番同等の検証環境が必要になるだろう。
その分コストも増える。
また、イベントドリブンで連なる一連のマイクロサービスのうち、途中のマイクロサービスで障害が発生して、データの同期が取れなくなった場合、データのロールバック処理は複雑になるだろう。
本来は、データ復旧や障害復旧もクラウド基盤が勝手に自動で上手くやって欲しいが、手作業で設計して入り組んだ複雑なワークフローになっていると難しいだろう。

そんなことを考えると、全てがバラ色の世界ではないだろうと思う。

【7】マイクロサービス設計は従来のアーキテクチャ設計と何が違うのか?

違いの一つは、マイクロサービス設計では、インフラ基盤をクラウドのマネージドサービスで自動化したり、APIで監視サービスやコンテナオーケストレーションを実装できる点にあるだろう。

つまり、従来のオンプレ環境のインフラ基盤は、アプリ開発者の手によって操作できるようになった点が違いになるだろう。
アプリ層からインフラ層まで全て、アプリ開発者がコントロールできるようになったこと。
そんな開発者はフルスタックエンジニアと呼ばれるのだろう。
また、DevOpsとは、そういうフルスタックエンジニアがアプリ層からインフラ層までコントロールして、開発も運用も一体化するプロセスを指すのだろう。

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2023/11/12

「ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ」の情報リンク~マイクロサービスの設計技法の課題は何なのか

ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ ―分散アーキテクチャのためのトレードオフ分析を読んでいて、まだ中身を理解できていない。
ネット上の感想記事を自分用にリンクしておく。

【参考】
『ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ』 - Don't Repeat Yourself

(引用開始)
また、最近話題になっていた『ソフトウェアアーキテクチャの基礎』(以降、「基礎」)を執筆した著者陣が書いたもう一冊の本でもあります。
「基礎」はアーキテクトとしての姿勢や、それぞれのアーキテクチャの簡単な概要が中心でしたが、この本はより実践に近く方法論寄りです。「基礎」が「What」を扱うとすれば、本書は「How」を扱うといった関係性でしょうか。
(引用終了)

(引用開始)
現代ではデータをどのように設計し、分割しつつ整合性を保って保管しておくかといった一連の流れの重要度が増しています。この問題についても本書は拾い上げるよう努力しています。[*1]
従来のアーキテクチャの議論では、マイクロサービスはどう分割するかとか、コードの関心事がどうこうとかそういったアプリケーションに限った範囲が中心だったように私は思っています。が、そうではなくデータをどう分割、配置、保管していくかといった問題についても議論に含めるようにしています。
(引用終了)

『ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ』完全に理解した - Mirai Translate TECH BLOG

(引用開始)
一言で言うと
「マイクロサービスの大きさと通信方式をどう決定するか」について書かれた書籍です。
(引用終了)

ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ - Forkwell Library #12に参加してきた - 天の月

(引用開始)
レガシーで大規模なモノリシックシステムをどう解決していくか?というのを物語形式で紹介してくれているということです。

ソフトウェアの中でも土台となるような部分の決定は「モノリシックなシステムをどう分解していくか?」で前半部分に表現され、「ソフトウェアアーキテクチャをどう決めるか?」は分散システムで直面する難しい問題をどのように決定するか?で後半部分に表現されているということです。

もう少し具体的に言うと、前半部分は戦術的フォークとコンポーネントベース分解を中心に登場人物がトレードオフ分析を行なっている様が描かれており、後半部分は、粒度分解要因と粒度統合要因のバランスによって決定されるという前提をもとに、分解をどこまでするかが具体的に描かれているそうです。
(引用終了)

「ソフトウェアアーキテクチャの基礎」読書感想

【1】「マイクロサービスの大きさと通信方式をどう決定するか」が根本テーマであるとすれば、マイクロサービスの設計上の課題や留意点がテーマになる。

2020年代の現在では、マイクロサービスの実装はAWSなどのクラウド基盤が前提条件だろう。
AWSならEC2ではなく、CloudFormationを使って各種サービスを組み合わせて一体化したシステム設計をするのではないか。
一方、オンプレ環境のシステムでは、弾力的なスケーラビリティ向上、つまりスケールアップやスケールアウトを動的に変更するのは非常に難しい。
逐一サーバースペックをサイジングしてどれだけのスペックを持つべきか見積もりして導入するまでに非常に手間がかかる。

では、マイクロサービスの落とし穴はどこにあるのか?
マイクロサービスの利点や美味しいメリットを得るにはどんな留意点があるのか?

モノリシックな基幹系システムやモノリシックな巨大なシステムをビジネス上の観点でサービスごとに分割して、分散サービス化した時、それぞれのサービスの粒度は小さくなるので運用保守しやすくなる点もあるだろう。
昨今のDevOpsの観点では、小さな開発チームが設計や開発から運用までを担当する流れなので、チームが担当するシステムのサイズは小さい方が実現しやすい。

一方で、複数のサービスを連携して初めて、顧客が満足する1つのユースケースが成り立つような場合、途中でサービスが停止すると成り立たなくなる。
分散サービスのアイデアは20年以上前のCORBAやEJBからずっと言われていては失敗してきたが、クラウド基盤でようやく実現可能な設計手法になった面もあると思う。
僕はまだAWSやクラウド基盤のことは無知なので、今までのオンプレ環境で構築するシステム設計とは違った観点がマイクロサービスの設計にはあるのだろうと思う。

理解できた内容はBlogに残しておこうと思う。


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2023/10/14

パッケージ原則とクラス原則の違いは何なのか

パッケージ原則とクラス原則の違いについて考える時があった。
直感的なラフなメモ。

【参考】
パッケージ設計の原則を本で学ぶ - Qiita

イラストで理解するSOLID原則 - Qiita

パッケージ原則を見ると、パッケージの凝集度3つ、結合度3つの観点に分けられる。
その内容は、クラス原則であるSOLID原則をパッケージ版に拡張したように思える。

実際、単一責任の原則はパッケージの凝集度に関連するし、開放閉鎖原則はパッケージ版も同様だ。
インターフェイス分離の原則やLiskocの置換原則は、パッケージの結合度に関連してくる。

ただし、その違いはある。
1点目は、パッケージやコンポーネントの観点では、リリースできる単位が再利用できる観点と同一になる原則が最も重要になる。
理由は当たり前で、リリースして他ユーザが使えるようにするからには、他の人が再利用できる観点と同一にならざるを得ないから。

リリースモジュールは単独で動くものである一方、クラスは単独では動作できず、複数のクラスを結合して初めて一つの画面や帳票、バッチなどの機能を形成する。
この違いは大きく、再利用の観点も他者に利用してもらえる観点と、他者に読んで保守してもらえる観点の違いになる。

もう1点は、パッケージとクラスを保守する人の単位が異なる点だ。
クラスを修正する人は基本的には1人であり、コードのレビューアも関わるだろうが、1人が責任を負う。
その修正履歴はコミット履歴に残る。

一方、パッケージを保守する単位はチームや部署の単位になる。
普通は、リリースモジュールの単位はサブシステムであるから、システムごとに担当する部署があるだろう。
大規模な基幹系システムを持つ企業であれば、数多くの部署ごとに担当するシステムが異なるだろう。
つまり、サブシステムというリリースモジュールを保守するのは複数人であり、アプリ層だけでなくフロント層、インフラ層など数多くのメンバーが関わって初めて一つのシステムが動く。

すると、システム単位に開発チームが存在するので、コンウェイの法則に従うことになるだろう。
つまり、アーキテクチャ(システム)は組織に従うわけだ。
この特徴により、サブシステム間が部署間の壁となり、IFとなるので、IF連携は認識齟齬が起きやすいリスクが発生しやすい。
部署ごとにシステムが分かれることにより、システムは局所最適化されやすくなる。

そんなことを考えると、パッケージ原則とクラス原則は同じような観点が多い一方、クラス担当者やシステム担当チームの違いを認識することも必要だろうと思う。

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2023/09/30

パッケージ設計の原則の意義は変化しているのか

パッケージ設計の原則についてちょっと議論する場があり、色々考えるものがあった。
考えたことをラフなメモ書き。

【参考】
パッケージ設計の原則を本で学ぶ - Qiita

パッケージ設計6つの原則~ポイントは関連性/依存性/抽象度 | プレイン・プログラム

コンポーネントに関する6つの原則 - Qiita

【1】パッケージ原則6個の復習。

1. パッケージ再利用等価原則 Release Reuse Equivalency Principle
* 再利用の粒度はリリースの粒度と同じ
2. 共通閉鎖原則 Common Closure Principle
* クラスは共に変化し、共に存在する
3. 共通再利用原則 Coomon Reuse Principle
* 共に再利用されないクラスを同じグループに入れるべきではない
4. 非循環依存関係原則 Acyclic Depenedencies Principle
* パッケージ間の依存関係は循環してはいけない
5. 安定依存関係原則 Stable Dependencies Principle
* 安定している方向に依存する
6. 安定抽象原則 Stable Abstracttions Principle
* 安定したパッケージは抽象的であるべきだ

【2】パッケージ再利用等価原則が最も基本の原則と考える。

ちょっと昔のJavaシステム開発であれば、リリースモジュールwar/earがリリースの単位であり再利用の単位になる。
サブシステムごとにwar/earをビルドして検証環境でテストした後、オンプレの複数台のサーバー環境ごとに、複数のAPサーバーへwarを手動でデプロイしていた。
ロードバランサーからデプロイするサーバーを切り離して、1つずつwarファイルをデプロイして起動確認し、確認OKならば外部通信できるように設定していた。
つまり、そういう面倒な手動のリリース作業があった。

オンプレのサーバ環境にwar/earファイルをデプロイする単位は普通はサブシステム単位なので、そういう粒度で再利用しやすくする。
その場合、war/earファイルはできるだけサイズは小さい方がAPサーバ再起動時間も短くなるし、リリース作業も短くなるので、リリース作業ミスの確率も減らせる。

特に最近はAWSのようなクラウド環境では、サーバ環境そのものを使い捨てみたいにコンテナから自動生成するので、コンテナ(リリースする単位)のサイズが小さいほどサービスの再起動時間が短くなり、サービス停止時間も短縮化でき、顧客満足度も高くなる。
JavaGoldを取得した時に、モジュールの話で、モジュールサイズをできるだけ小さくしたい要望がある理由がそこにあると聞いて納得したことがあった。

クラウド上の開発がJavaに与えた影響は何なのか: プログラマの思索

Javaのモジュールシステムは複雑性をより増している: プログラマの思索

Javaのモジュールシステムの考え方をまとめてみた: プログラマの思索

【2】ただし、リリースモジュールの保守性や分割についてトレードオフがある点は理解できる。

実際、サブシステム単位にリリースモジュールwar/earをビルドする場合が多いので、普通はリリースモジュールのファイルサイズは非常に大きくなりがちだ。
なぜなら、リリースモジュールには、Apacheの共通ライブラリ、会社特有の共通ライブラリなどのJarという共通コンポーネントを多数含んでいるからだ。
同様に、RailsのようなWebアプリでも、bundlerの中には共通ライブラリGemを多数含んでいる場合が多い。

すると、リリースモジュールのファイルサイズを小さくしたくなる。
簡単に思いつくのは、リリースモジュールから他のサブシステムと共通で使う共通ライブラリは別出しして、デプロイする時は共通ライブラリは再リリースしなくて良いようにしたい。
APサーバ上に共通ライブラリを別で配置して事前ロードしておいたり、別APサーバ上に共通ライブラリを配置するケースも考えられるだろう。

メリットは、リリースモジュールのうち共通ライブラリは既にAPサーバにデプロイされているので再リリースは不要であり、リリースモジュールのサイズを小さくできる。
その分、ビルド作業時間、リリース作業時間を短縮でき、リリース作業ミスのリスクも減らせるだろう。

一方、デメリットは、共通ライブラリに手を加えた場合、既にデプロイ済みのサブシステムのwar/earファイルに影響が発生してしまう。
デグレがないか事前確認が必要だし、共通ライブラリがサブシステムのAPサーバとは別APサーバにデプロイされていて、共通ライブラリが複数のサブシステムから呼び出されているならば、複数のサブシステムに影響が発生してしまう。
共通ライブラリのリリース作業中にAPサーバを停止する事態が発生すれば、呼び出し側の複数のサブシステムで業務停止してしまうリスクが発生する。

また、共通ライブラリにサブシステムA向けのAPIを追加したり改修して、他のサブシステムB向けのAPIは触らない場合であっても、共通ライブラリをリリースする時にサブシステムAもBにも影響が発生してしまう。

だから、一般には、サブシステムごとに共通ライブラリを含んでリリースモジュールをビルドする場合が多いと思う。
すると、たとえば、サブシステムAの共通ライブラリXのバージョンは1.1、サブシステムBの共通ライブラリXのバージョンは1.2、みたいにコンポーネントのバージョンがサブシステムごとに違ってくる場合も発生するだろう。

つまり、サブシステムで利用する共通ライブラリのバージョン管理、構成管理が重要になってくる。
この仕組みがMavenであり、Railsならbundlerなのだろうと思う。
ライブラリやコンポーネントの構成管理というソフトウェアの複雑性をビルド管理の仕組みで補っているわけだ。

【3】では、昨今のアジャイル開発、DevOps、クラウドなどにより、パッケージ設計の原則の意義は変化しているのか?

メタな観点ではパッケージ設計の原則の意義は変わらない。
リリースモジュールは再利用できる単位であることは変わらないし、モジュールの分割方針やデプロイ方針も基本は変わらない。
しかし、具体的なリリース手順や開発プロセスは影響を受けていると思う。

例えば、SaaSビジネスでは、リリース作業時間は極力短くしたい。
リリース作業時間は広義の意味では、顧客に機能を提供するリードタイムと同じ。
BtoCのSaaSビジネスならば、機能改善の要件定義からリリースまでのリードタイムを短縮化する事は売上に直結する。
ちょっとした機能改善を即座にリリースできれば、顧客満足度も上がり、ユーザ数増加が売上につながるから。

また、特に昨今はクラウドでサーバーごとの仮想化するなどして丸ごとコンテナ化し、コンテナを使い捨てみたいにいくらでもデプロイできるから、リリース作業時間はできるだけ短くしたい。

これは、DevOpsの考え方と非常に相性が良いと思う。
DevOpsで開発チームがシステム運用と一体化したプロセスになるし自然にアジャイル開発になるはず。
つまり、アプリ開発者はアプリも開発するし、クラウド上でインフラ基盤もサーバー基盤もコンテナをプログラム化して自動配置できるようにすれば、開発も運用も一体化できるはず。

そして、リリース作業時間と言うKPIを開発チームが毎回計測し監視すれば、改善すべきか評価できるはず。
リリース作業時間、ビルド時間、デプロイ時間などはアジャイル開発の主要なメトリクスの一部と捉えられるだろう。
システム停止やデータ移行の時間も含めてリリース作業時間に3日間かかっていたのを、1時間で終わらせたり、わずか5分で終わらせれば、その分システム停止時間も短くでき、顧客の業務や顧客の操作時間への影響を減らせる。

そんなことを考えると、アジャイル開発やDevOpsという考え方は、サーバの仮想化やクラウドの技術のおかげで進化している部分も大きいのだろうと思う。
こんなことは既に当たり前の考え方と思うけれど、アプリ層の設計技法もインフラ基盤の仮想化技術に相当影響を受けているのではないか、と思う。

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